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Temario del curso
Introducción a la IA en el Control de Calidad
- Visión general de la IA en los procesos de calidad de fabricación.
- Aplicaciones en inspección, detección de defectos y cumplimiento normativo.
- Beneficios y limitaciones del aseguramiento de la calidad impulsado por IA.
Recopilación y Preparación de Datos de Calidad
- Tipos de datos utilizados en QA (imágenes, sensores, registros de producción).
- Etiquetado de conjuntos de datos visuales con LabelImg.
- Almacenamiento y estructura de datos para entrenar modelos.
Introducción a la Visión por Computadora para QA
- Conceptos básicos del procesamiento de imágenes con OpenCV.
- Técnicas de preprocesamiento para imágenes industriales.
- Extracción de características visuales para el análisis.
Aprendizaje Automático para la Detección de Anomalías
- Entrenamiento de clasificadores sencillos para la detección de defectos.
- Uso de redes neuronales convolucionales (CNN).
- Aprendizaje no supervisado para la identificación de anomalías.
Previsión del Rendimiento con Modelos de IA
- Introducción a las técnicas de regresión.
- Creación de modelos para prever el rendimiento de producción.
- Evaluación y mejora de la precisión de las predicciones.
Integración de la IA con los Sistemas de Producción
- Opciones de implementación para modelos de inspección.
- IA en el borde (edge) frente al análisis basado en la nube.
- Automatización de alertas e informes de calidad.
Estudio de Caso Práctico y Proyecto Final
- Desarrollo de un prototipo de inspección por IA de principio a fin.
- Entrenamiento y prueba con conjuntos de datos QA de muestra.
- Presentación de una solución funcional de control de calidad con IA.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los procesos básicos de fabricación o aseguramiento de la calidad (QA).
- Familiaridad con hojas de cálculo o formularios digitales de informes.
- Interés en métodos de control de calidad basados en datos.
Público Objetivo
- Especialistas en aseguramiento de la calidad.
- Líderes de producción.
21 Horas
